8. 供应链与量产不及预期风险 风险点：高性能伺服电机、谐波减速器、专用控制芯片等核心零部件供应不稳定，上游产能爬坡速度慢于预期，会直接推高产品成本，拖慢万台级规模化量产的进度。 可视化依据：制作「具身智能核心零部件供应链风险热力图」，对伺服电机、减速器、传感器、控制器等不同零部件的国产化率、供应稳定性、近1年成本波动幅度做红黄绿三级风险标注，直观展示各环节的供应链脆弱性。 这个的数据来源？

你提到的对应参考资料[13]的内容里，并没有收录「不同场景商业化周期时间轴」这类行业商业化相关的可视化图表哦，这份2024年11月7日发布的资料是GraphRAG技术方向的公开说明文档，核心内容如下：

1. 明确了GraphRAG可以直接复用三类现成的图状/知识图谱类资源，不需要从零搭建图结构，最大化盘活已有知识资产：
   • 公共知识图谱：维基百科、DBpedia这类覆盖海量通用实体和关联关系的公开资源
   • 企业内部知识图谱：企业自主搭建的、覆盖特定行业/专属业务场景的垂直领域结构化知识
   • 多表ETL导入的自定义图数据：从多份数据表经过抽取、转换、加载流程处理后生成的图结构数据
2. 介绍了GraphRAG图索引组件的运行机制：会把所有接入的知识做标准化结构化组织，定期迭代更新图谱内容，保障数据的准确性和时效性，为后续的检索、内容生成环节做好前置准备 【13】 。

如果你是想基于这份资料的图结构逻辑来制作具身智能商业化周期时间轴，完全可以把不同场景的验证节点、里程碑事件、周期区间做成关联式的图谱化时间轴，比普通线性时间轴更直观展示不同场景商业化进度的联动关系~